• ETRI Journal
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• 제44권4호
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• pp.599-612
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• 2022

This study focuses on improving a word embedding model to enhance the performance of downstream tasks, such as those of dialog systems. To improve traditional word embedding models, such as skip-gram, it is critical to refine the word features and expand the context model. In this paper, we approach the word model from the perspective of subword embedding and attempt to extend the context model by integrating various sentence models. Our proposed sentence model is a subword-based skip-thought model that integrates self-attention and relative position encoding techniques. We also propose a clustering-based dialog model for downstream task verification and evaluate its relationship with the sentence-model-based subword embedding technique. The proposed subword embedding method produces better results than previous methods in evaluating word and sentence similarity. In addition, the downstream task verification, a clustering-based dialog system, demonstrates an improvement of up to 4.86% over the results of FastText in previous research.

• 한국기록관리학회지
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• 제20권1호
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• pp.115-137
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• 2020

본 연구는 영구기록물기술규칙 기반의 기술현황이 갖는 한계점을 살펴보고, 이에 대한 해결방안으로 RiC-CM(Record in Context - Conceptual model)을 적용한 영구기록물 기술방안을 제안하는데 그 목적을 두었다. 이를 위해 문헌연구와 사례연구를 진행하였다. 국가기록원 영구기록원 기술현황의 한계에 대한 RiC-CM 기반의 해결방안과 그에 대한 효과는 다음과 같다. 첫째, RiC-CM는 특정 영구기록물이 복수 출처맥락을 반영하는 것이 가능하다. 이는 기록물과 각각의 출처를 개체로 정의하고 이들의 연관성을 관계로 표현하는 방식으로 해결할 수 있다. 기록물 개체들의 관계를 맺어주는 것만으로도 특정 영구기록물과 관련된 출처정보를 보다 정확히 표현 가능하고, 전체적인 생산맥락을 파악하기 용이하다. 둘째, RiC-CM는 연관이 있는 기록물 철·건 정보를 연계하는 것이 가능하다. 특정 기록물 군(퐁)에 속하는 하위 기록물 철·건들은 각각 개체로 지정하고, 생산맥락에 따른 관계를 부여하는 방식으로 해결할 수 있다. 이를 통해 실제 서비스를 제공할 때 연관된 영구기록물들의 정보를 한데모아 서비스하는 것이 가능하다. 그리고 이용자 입장에서는 영구기록물 검색의 폭을 넓힐 수 있다. 셋째, RiC-CM은 특정 생산기관과 연관된 모든 생산기관 정보를 연계하는 것이 가능하다. 만약 복수의 생산기관들이 서로 연관되어 있다면, 생산기관들을 각각의 개체로 정의하고 이들 간의 관계를 '연관이 있다(associated with)'로 표현할 수 있다. 이를 통해 생산기관의 맥락정보, 즉 기록의 출처맥락을 종합적으로 살펴보는데 도움이 된다. 본 연구를 통해 전자기록 관리환경의 패러다임 변화에 대응하여, 차세대 영구기록물 기술규칙인 RiC-CM에 대한 연구에 활용될 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.97-111
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• 2009

상황인식은 지능공간의 핵심기술로 개인화 및 자동화된 서비스를 제공하는 데 있어 가장 유용한 방법 중 하나로 대두되고 있다. 그러나 대부분의 상황인식 서비스들은 실제적인 상용화로까지 이어지지 못하고 있으며 그 가장 큰 이유 중 하나로 지적되고 있는 것이 사용자의 프라이버시 염려이다. 또한 현재 제공되는 상황인식서비스의 종류 및 수준은 매우 제한적이고 한정적인 수준에 머무르고 있는데 이는 지금까지의 상황인식이 외면적이고 관찰 가능한 상황을 인지하는 데만 주력하였을 뿐 인간의 내면적이고 인지적인 상황은 상황정보로 고려하지 않았기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 개인의 내면적인 정보인 프라이버시 염려 수준을 또 하나의 상황정보의 형태로 예측할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 개인에게 가해지는 다양한 외부 자극 정보를 기본 상황정보로 하여 이미 검증된 프라이버시 염려 관련 사회심리학 모델베이스를 통해 특정 서비스에 대한 사용자의 프라이버시 염려 수준을 예측하는 접근법을 개발하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성 및 실현 가능성을 검증하기 위해 상황인식으로 얻어진 자료 및 수집된 프라이버시 염려 관련 사회심리학 모델들을 가지고 예측한 프라이버시 염려 정도와 실제 조사한 프라이버시 염려 수준을 통계적 방법으로 비교하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.407-418
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• 2023

MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.293-297
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• 2012

컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.598-606
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• 2021

본 논문에서는 mobile edge computing (MEC) 네트워크에서 컨텍스트 기반 IoT 서비스를 위한 새로운 서비스 바인딩 및 리소스 관리 모델을 제시한다. 제안하는 제어는 MEC 서비스 바인딩 제어 계층 (MCL)과 사용자 컨텍스트 제어 계층 (UCL)의 두 가지 계층으로 구성되며, MCL은 시스템 관점에서 서비스 바인딩 구성, 리소스 할당 및 서비스 정책 구성을 관리하고, UCL은 사용자 관점에서 메타 객체를 사용하여 실시간 서비스 적응을 관리한다. 본 논문에서 제안하는 제어 모델은, 실험을 통해 기존 컴퓨팅 모델과 비교할 때 향상된 정보 처리량과 콘텐츠 전송 시간을 제공함을 확인했다. 제안하는 제어 모델은 차세데 MEC 환경에서 컨텍스트 기반의 다양한 사물인터넷 서비스의 핵심 구성 요소로 적용될 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권5호
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• pp.614-627
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• 2022

Aspect-based sentiment analysis is to discover the sentiment polarity towards an aspect from user-generated natural language. So far, most of the methods only use the implicit position information of the aspect in the context, instead of directly utilizing the position relationship between the aspect and the sentiment terms. In fact, neighboring words of the aspect terms should be given more attention than other words in the context. This paper studies the influence of different position embedding methods on the sentimental polarities of given aspects, and proposes a position embedding interactive attention network based on a long short-term memory network. Firstly, it uses the position information of the context simultaneously in the input layer and the attention layer. Secondly, it mines the importance of different context words for the aspect with the interactive attention mechanism. Finally, it generates a valid representation of the aspect and the context for sentiment classification. The model which has been posed was evaluated on the datasets of the Semantic Evaluation 2014. Compared with other baseline models, the accuracy of our model increases by about 2% on the restaurant dataset and 1% on the laptop dataset.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.205-210
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• 2009

본 논문에서는 농수산물을 저장 관리를 목적으로 유비쿼터스 센서로부터 획득한 상황 정보를 활용하여 창고관리 정보를 공유하고 분산시키기 위한 온톨로지 기반 상황인지 시스템 모델링에 관하여 제안한다. 오늘날 우리 생활속에 유비쿼터스 기술이 확산됨에 따라 정보에 대한 중요성은 더욱 증가하고 있다. 뿐만 아니라, 하나의 도메인에 대한 온톨로지의 중요성도 또한 증가하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 상황정보 상태에 대한 정보를 획득하기 위해서 무선 센서로부터 획득한 정보가 온톨로지에서 활용될 수 있도록 온톨로지 기반의 농수산물 웨어하우스 모델을 설계한다. 이를 통해 농수산물용 창고 관리가 상황점보에 따라 사용자, 장치들 및 서비스사이에 의미가 상호 연동할 수 있는, 의미정보 구조에 대한 공통의 이해를 공유할 수 있도록 온톨로지로 표현된 결과를 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.283-290
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• 2009

상황인식 서비스는 유비궈터스 환경의 핵심으로 동적 환경에서 지능적이고 민감하게 동작하기 위해 상황과 서비스간의 연관관계를 명확하게 분류하기 위한 방법론이 요구된다. 기존의 모델링 방법들은 시나리오 중심의 상황정보 수집, 관리 그리고 표현에 초점이 맞추어 있다. 따라서 설계할 때 다양한 실제환경에 적용하여 상황인식 서비스 모델의 적합성을 검증하기는 힘들다. 본 논문에서는 colored Petri-Net을 응용한 모델링 방법을 제시한다. 모델은 상황 정보의 변화와 흐름의 표현과 평가에 초점을 두고 시간을 추가하여 수행시간제약에 대한 표현 및 평가가 가능하도록 하였다. 또한 상황 모델링 툴킷과 에이전트 기반의 상황인식 엔진 그리고 상황정보 시뮬레이터를 활용하여 에이전트 기반의 상황인식 서비스를 개발하였다. 본 논문에서 제안한 모델링 방법은 Usilvercare에 적용하여 실용성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.205-211
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• 2008

기존의 상황 인식 서비스 모델에서는 리소스에 대한 접근 권한을사용자의 인증으로만 리소스에 대한 접근을 허용하였으나, 사용자의 주변 상황 정보가 빈번하게 변화하는 유비쿼터스 환경에서는 상황 변화에 따른 리소스 접근제어가 제공될 필요가 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보가 변경되는 경우에 따라 리소스에 대한 접근 권한을 동적으로 제어하고자 한다. 접근 제어는 기존의 CASA(Context-Aware Security Architecture)를 기반으로 하지만 현재 서비스를 받고 있는 사용자라 할지라도 리소스 접근 권한을 제한할 수도 있다. 즉, 주위 환경 정보를 실시간으로 검사하여 주위 환경에 따라 동적으로 접근 권한을 달리 부여하여 기존의 상황 인식 서비스보다 리소스에 대한 강인한 보안 서비스를 제공한다.